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提升埃及历史金矿多光谱遥感数据解译：以马达尔金矿为例
摘要： 过去十年间，埃及历史金矿周边大部分露头已遭当地矿工破坏，这一情况使基于遥感的勘探研究活动复杂化。马达尔金矿区与该地区其他矿区同样未能幸免。本研究建立了一套新的综合遥感工作流程：重点识别与目标岩层化学矿物成分差异相关的光谱变化，弱化当地矿工活动引入的光谱干扰。首先从Landsat 8陆地成像仪(OLI)数据生成所有波段比值影像组合，筛选出最能区分目标岩层的最优比值影像组合，最终将这些优选比值影像进行叠加以替代后续处理技术中的原始波段。随后对叠加后的优选比值影像进行主成分分析(PCA)，通过统计各主成分波段的特征向量矩阵选取最优主成分波段，由三个优选主成分波段生成主成分假彩色合成图像(PC-FCC)。最终选择(红-绿-蓝通道分别为PC3、PC11、PC4的)PC-FCC图像，其生成原理是从正向平均特征向量权重中减去负向平均特征向量权重。该PC-FCC图像不仅用于辨识受损区域的主要岩层，还能定位强蚀变带分布区。
关键词： 东部沙漠，主成分分析（PCA），Landsat 8（OLI），马达里金矿，埃及，比值图像
更新于2025-09-23 15:23:52
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基于IHS变换的小波包分析结合主成分分析的遥感图像融合策略研究
摘要： 对小波包分析（WPA）在图像融合领域进行更深入的探索已成为热门课题。该策略将WPA与强度-色调-饱和度（IHS）、主成分分析（PCA）等其他变换方法相结合，用于全色（PAN）与多光谱（MS）图像的融合。本文提出了一种独特的融合方法，其主要思想可分为三个步骤：首先，将MS图像从RGB转换到IHS模型后提取强度分量；其次，分别对强度分量和匹配的全色图像进行二阶尺度的小波包分解。创新性概念包含两个方面：一是应用PCA理论合并小波包系数，通过检测边缘为低频带生成自适应加权比；二是基于标准差为高频带生成另一组加权系数。最后，通过实施逆小波包变换生成新强度分量，保留原始色调和饱和度构成彩色合成图。当对该合成图执行IHS到RGB的转换时，即产生融合图像。实验表明，所提出的融合策略具有有效性。
关键词： 强度-色调-饱和度（IHS）、图像融合、基于主成分分析的融合规则、主成分分析（PCA）、小波包分析（WPA）
更新于2025-09-23 15:23:52
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[计算视觉与生物力学讲义] 临床与医学图像中的计算机辅助干预与诊断 第31卷 || 多模态医学图像的混合融合以提升医学诊断中的视觉质量
摘要： 在医学影像领域，多模态医学图像融合（MIF）是一种从磁共振成像、计算机断层扫描、单光子发射计算机断层扫描和正电子发射断层扫描等不同模态的源图像中提取互补信息，并将其整合为结果图像的方法。多模态医学图像融合是当前医学影像、生物医学研究和放射医学领域的研究热点，在医学和工程领域广为人知。在医学图像融合中，单一融合方法并不高效，因为与其他可用技术相比，它往往在信息保留方面存在不足。因此，采用混合图像融合技术，通过应用多种融合规则进行图像处理，将这些结果整合为一幅单一图像。本系统采用剪切波变换（ST）和主成分分析（PCA）实现集成融合，该融合技术应用于计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）图像——先将这些图像进行剪切波变换，再对变换后的图像应用PCA，最终通过逆剪切波变换（IST）获取融合图像。通过特定指标评估系统性能表明，相较于现有融合技术，本方案提出的集成融合效果更优。
关键词： 图像融合、医学图像、剪切波变换（ST）、主成分分析（PCA）
更新于2025-09-23 15:23:52
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[IEEE 2018年国际智能信息与生物医学科学会议（ICIIBMS）- 泰国曼谷（2018.10.21-2018.10.24）] 2018年国际智能信息与生物医学科学会议（ICIIBMS）- 基于最优PCA-EOC-KNN模型的唾液表面增强拉曼光谱中NS1检测方法
摘要： 非结构蛋白1（NS1）近期被确认为黄病毒所致疾病的替代性生物标志物。因其感染首日即可在血液中检出，临床已公认其用于登革热早期检测。表面增强拉曼光谱（SERS）作为拉曼光谱的改进技术，通过放大拉曼散射强度实现有效检测，更能解析至单分子级别的分子结构，因而成为疾病生物标志物研究者的优选工具。k近邻算法（kNN）是基于学习数据、以最近类别为依据的分类策略。本研究旨在确定主成分分析-特征优化分类器-k近邻（PCA-EOC-KNN）模型中用于掺假唾液SERS光谱NS1指纹自动检测的最优近邻数、距离规则及分类器规则。结果表明：采用共识分类器规则、欧氏/相关/余弦距离规则及k值为1、3、5时，PCA-EOC-KNN分类器的准确率、精确率、灵敏度与特异度均超过90%。
关键词： k-最近邻算法（kNN），非结构蛋白1（NS1），主成分分析（PCA）
更新于2025-09-23 15:22:29
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[IEEE 2018年第25届机电一体化与机器视觉实践国际会议(M2VIP) - 德国斯图加特(2018.11.20-2018.11.22)] 2018年第25届机电一体化与机器视觉实践国际会议(M2VIP) - 基于凸包并采用ICP和NDT精化的三维点云粗配准
摘要： 非刚性配准是运动跟踪、模型检索和物体识别等诸多应用中的关键步骤。这些应用的精度高度依赖于配准步骤中采用的初始位置。本文提出一种新颖的凸包辅助粗配准方法，并通过两种应用于投影点的算法进行优化。首先，该方法采用统计方法找出代表每个点云的最佳平面；其次，将各点云的所有点投影至对应平面上；随后从两个投影点集中提取两个凸包并进行最优匹配；接着通过最小化两个凸包匹配点对之间的距离，鲁棒地估计从参考点到模型的非刚性变换；最后通过两种方法优化该变换估计：第一种是利用迭代最近点（ICP）算法优化粗配准，第二种是通过正态分布变换（NDT）算法优化粗配准。针对多个点云开展的实验研究表明，在大多数情况下，采用ICP优化的粗配准效果优于NDT优化的结果。
关键词： 迭代最近点算法（ICP）、凸包、正态分布变换（NDT）、非刚性配准、三维点云、主成分分析（PCA）
更新于2025-09-23 15:22:29
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基于四元数的高光谱图像特征提取多尺度分析
摘要： 本文提出了一种名为多尺度四元数韦伯局部描述符直方图（MQWLDH）的高光谱图像（HSI）特征提取新方法，该方法基于对应的光谱特征对空间信息进行建模。该方案首先利用主成分分析将光谱数据转换至正交空间，并根据最大方差理论提取前三个主成分（PCs），随后构建MQWLDH基于这三个主成分提取空间特征。该方法通过四元数的代数结构统一处理前三个主成分的过程，降低了计算成本并减少了所提取空间特征向量的维度。此外，构建的四元数韦伯局部描述符能有效表征每个像素邻域的变化并检测高光谱图像边缘。为捕捉不同尺寸和形状同质区域包含的更多本征空间信息，构建了多尺度特征直方图。最后提出特征融合框架整合光谱与空间特征，从而充分利用光谱信息。在三个高光谱数据集上的实验结果表明，该方法能为不同分类器提供有效特征并取得优异的分类性能。
关键词： 多尺度特征直方图、主成分分析（PCA）、特征提取、四元数韦伯局部描述符（QWLD）
更新于2025-09-23 15:22:29
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一种基于骨架的移动激光雷达点云中三维杆状目标检测分层方法
摘要： 杆状物体检测对机器人导航、自动驾驶、道路基础设施清查及精细三维地图生成具有重要意义。本文提出一种基于骨架的层次化方法，用于从移动激光雷达点云中自动检测杆状物体。首先采用建筑立面粗提取进行遮挡分析；其次实施基于切片的欧氏聚类算法获取杆状物体候选集；进而提出基于骨架的主成分分析形状识别方法，稳健定位所有可能的杆状物体位置；最后设计Voronoi约束垂直区域生长算法自适应生成独立杆状物体。在公开的Paris-Lille-3D数据集上进行实验，结果表明该方法能稳健高效地提取杆状物体，平均质量达90.43%，且相比现有方法具有更优性能，尤其适用于大半径杆状物体的检测。
关键词： 杆状物体提取、Voronoi镶嵌、拉普拉斯平滑、主成分分析（PCA）
更新于2025-09-23 15:22:29
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[IEEE NAECON 2019 - 美国电气电子工程师学会国家航空航天与电子会议 - 美国俄亥俄州代顿市（2019年7月15日-19日）] 2019年IEEE国家航空航天与电子会议(NAECON) - 基于卷积神经网络和红外断层扫描的激光粉末床熔融原位过程监测
摘要： 增材制造（AM）是航空电子、生物医学、汽车和制造业等多个领域不断发展的技术方向。过去15年间，金属打印的激光粉末床熔融（LPBF）技术呈现出显著增长态势。由于该工艺生产的许多零部件（如生物医学植入物）属于高风险产品，其质量成为行业关注重点。为此，我们设计了一台配备原位传感器的LPBF设备来监控制造过程。通过图像处理与机器学习算法，能够高效分析海量数据并评估零部件质量，验证特定内部几何结构及制造缺陷。本研究采用计算机辅助设计（CAD）构建的含多尺寸（0.75-3.5毫米）特征几何体（正方形、圆形、三角形）的多层试件，基于选择性激光熔化（SLM）设备的红外（IR）图像进行特征检测。通过图像去噪预处理，结合主成分分析（PCA）进一步降噪，再运用卷积神经网络（CNN）识别特征并判定异常类别（该类别数据源自CAD图像构建的数据集）。经此自动化流程，共检测、分类并验证了300个几何元素与制造文件的匹配性。此外，系统还检测并保存了若干制造异常供终端用户核查。
关键词： 激光粉末床熔融（LPBF）、主成分分析（PCA）、红外图像（IR）、卷积神经网络（CNN）、增材制造（AM）、计算机辅助设计（CAD）
更新于2025-09-23 15:21:01
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利用激光诱导击穿光谱技术（LIBS）对鹿茸进行快速定性评估
摘要： 本研究旨在利用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术建立一种快速分析方法，对鹿茸产品进行定性质量评估。我们采用主成分分析法筛选鹿茸LIBS光谱的特征谱线，并分别以全部谱线强度和特征谱线强度作为输入变量，构建了两个偏最小二乘判别分析（PLS-DA）分类模型来区分劣质与优质鹿茸。这两个模型的正确分类率（CCR）均为100%。为检验模型稳健性，我们使用未参与建模训练集的样本进行判别，其正确分类率分别为87.5%和100%。结果表明，LIBS结合PLS-DA技术可有效评估鹿茸质量，而采用特征谱线强度作为输入变量能进一步提升模型稳健性。
关键词： 定性评价、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、鹿茸、主成分分析（PCA）、激光诱导击穿光谱（LIBS）
更新于2025-09-23 15:19:57
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[2019年IEEE亚太电力与能源工程会议(APPEEC) - 中国澳门(2019.12.1-2019.12.4)] 2019 IEEE PES亚太电力与能源工程会议(APPEEC) - 用于输出功率预测的光伏系统性能模型
摘要： 本文研究了转子转速信号在旋转电机球轴承故障检测与诊断中的应用。现有许多轴承故障诊断（BFD）技术依赖于振动信号或电流信号，但基于振动或电流的BFD技术存在诸多亟待解决的挑战。作为替代方案，本文首次探究了转子转速监测用于BFD的可行性，分析了轴承失效模式及其对转子转速信号的影响?；诖耍岢鲆恢中滦捅渌俸阍毓た鱿碌淖傩藕胖岢泄收险锒希≧SB-BFD）方法，在成本和简易性方面具有优势。该RSB-BFD方法采用基于绝对值的主成分分析（PCA），通过使用权重的绝对值和平方误差和来提升传统PCA的性能。实验平台设置了外圈、内圈和滚珠的真实故障案例，验证了RSB-BFD方法的性能与有效性。
关键词： 主成分分析（PCA），轴承故障诊断（BFD），平方和误差，变速，转子转速
更新于2025-09-23 15:19:57